Terbit online pada laman web jurnal: http://publishing-widyagama.ac.id/ejournal-v2/index.php/jointecs
Vol. 7 No. 2 (2022) 129 - 134

## JOINTECS
(Journal of Information Technology and Computer Science)
e-ISSN:2541-6448
p-ISSN:2541-3619

## Klasifikasi Ayam Petelur Menggunakan
Artificial Neural Network dan

## Decision Tree
Firman Nurdiansyah 1 , Fitri Marisa 2
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Widyagama Malang
1 firmannurdiyansyah7@gmail.com, 2 fitrimarisa@widyagama.ac.id

## Abstract
Indonesia  is  a  country  with  a  very  developing  population.  Along  with  the  development  from  year  to  year  continues  to  be balanced  with awareness  of  the importance  of improving nutrition  in  life. Therefore, a  laying  hens  classification  system  is needed using Artificial Neural Network and Decision Tree. This study aims to classify the types of laying hens in Indonesia. Because of the many types of chickens, it will be easier for the community or chicken entrepreneurs to choose good quality laying hens. On the other hand, it can also improve the community's economy by selling a layer of chicken with good quality. In testing, the Artificial Neural Network is better in the testing process. The results prove that the split ratio of 50:50 textures and shapes with a precision value reaches 0.680, recall gets a value of 0.521, f-measure gets a value of 0.600 and accuracy also has the highest value reaching 92.50% at a 50:50 split ratio between training data and data. testing. The results prove that classification using Artificial Neural Network produces the highest precision, recall, f-measure and accuracy compared to the decision tree.
Keywords: classification; chicken; artificial neural network; machine learning; decision tree.

## Abstrak
Indonesia  merupakan  negara  yang  sangat  berkembang  jumlah  penduduknya.  Seiring  dengan  perkembangan  tahun  ke  tahun terus  diimbangi  dengan  kesadaran  akan  arti  penting  peningkatan  gizi  dalam  kehidupan.  Oleh  karena  itu  diperlukan  sistem klasifikasi  ayam  petelur  menggunakan Artificial  Neural  Network dan Decision  Tree .  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengklasifikasikan  jenis-jenis  dari  ayam  petelur  yang  ada  di  Indonesia.  Karena  banyaknya  jenis  ayam,  nantinya  akan memudahkan masyarakat ataupun pengusaha ayam dalam memilih ayam petelur yang berkualitas baik. Disisi lain juga dapat meningkatkan ekonomi  masyarakat dengan cara  menjual sebuah ayam petelur dengan kualitas  yang baik. Dalam pengujian yang dihasilkan Artificial Neural Network lebih baik dalam proses pengujiannya. Hasil membuktikan  pada split ratio 50:50 tekstur  dan  bentuk  dengan  nilai precision mendapatkan  nilai  mencapai  0.680, recall mendapatkan  nilai  0.521, f-measure mendapatkan  nilai  0.600  dan accuracy juga  memiliki  nilai  tertinggi  mencapai  92.50%  pada split  ratio 50:50  antara  data training  dan  data  testing.  Hasil  membuktikan  dengan  klasifikasi  menggunakan Artificial  Neural  Network menghasilkan precision , recall , f-measure dan accuracy tertinggi dibandingkan decision tree .
Kata kunci: klasifikasi; ayam; artificial neural network; machine learning; decision tree.
2

## 1. Pendahuluan
Indonesia  merupakan  negara  yang  sangat  berkembang jumlah  penduduknya.  Seiring  dengan  perkembangan tahun ke tahun terus diimbangi dengan kesadaran akan arti penting peningkatan  gizi  dalam kehidupan. Hal ini diketahui  dengan  pola  makan  masyarakat  Indonesia yang  terus  meningkat  [1][2].  Salah  satunya  yaitu mengonsumsi  daging  ayam  yang  menjadi  sebuah keseharian  lauk  yang  sering  di  konsumsi  oleh  orang
Indonesia  [3].  Besar  peluang  pasar  ayam  petelur  ini Ayam  petelur  merupakan  ayam  yang  sangat  efisien untuk  menghasilkan  telur.  Manajemen  pemeliharaan ayam petelur yang baik akan menghasilkan pertumbuhan  yang  baik,  kondisi  ayam  yang  sehat, tingkat  kematian  yang  rendah  dan  pada  akhirnya  akan menghasilkan  ayam  petelur  dengan  produksi  yang tinggi  [4].  Ayam  ras  petelur  berperan  penting  dalam penyediakan  kebutuhan  telur  masyarakat  sebagai bagian dari pemenuhan kebutuhan protein hewani.
Gambar 1. Sistem Ayam Petelur Menggunakan Artificial Neural Network dan Decision Tree
Semakin  pentingnya  peranan  ayam  petelur  dalam struktur konsumsi telur  [5][6], setiap tahun  permintaan terhadap  telur  semakin  meningkat  dan  telur  ayam memiliki  permintaan  yang income  estic  demand untuk di  evaluasi  agar  mendapatkan  yang  terbaik  [7][8]. Peningkatan  permintaan  tersebut  haruslah  didukung dengan  peningkatan  produksi  telur.  Produksi  telur ditentukan oleh usaha peternakan ayam petelur .
Berdasarkan dalam paparan singkat tersebut, penelitian pada  ayam  petelur  sudah  pernah  dilakukan  dengan Sistem  klasifikasi  otomatis  ayam  petelur  siap  potong. Dalam  penelitian  tersebut  bertujuan  untuk  menyortir ayam petelur  mana  yang bisa dipotong dan mana  yang masih  bertelur  [9][10].  Hasil  dalam  pengujian  tersebut menunjukkan  45%  bobot  ayam  dari  320  data  yang  di uji.  Hal  ini  menunjukkan  sistem  klasifikasi  otomatis masih dikatakan rendah dalam kinerjanya karena masih di bawah 70% [11][6][12] .
Kemudian  pada  penelitian  sebelumnya  juga  telah dilakukan  penelitian  terkait  dengan  ayam  petelur. dengan sistem klasifikasi warna ayam yang berkualitas menggunakan  segmentasi  otomatis  [13][14].  Hasil dalam  penelitian  tersebut  memiliki  intensitas  warna yang  tinggi,  yakni  berwarna  merah  kecoklatan mencapai  yakni  sekitar  2,95-4,25  keakuratannya  atau mencapai  56%  dari  150  data  ayam.  Namun,  dalam penelitian  tersebut  masih  dikatakan  rendah  sistem kinerjanya karena masih di bawah 70% [11][7][15] .
Oleh  karena  itu,  dalam  penelitian  ini  mengusulkan sistem klasifikasi ayam petelur menggunakan Artificial Neural  Network dan Decision  Tree .  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengklasifikasikan  jenis-jenis  dari ayam petelur yang ada di Indonesia. Karena banyaknya jenis  ayam,  nantinya  akan  memudahkan  masyarakat ataupun  pengusaha  ayam  dalam  memilih  ayam  petelur yang  berkualitas  baik.  Disisi  lain  juga  dapat meningkatkan  ekonomi  masyarakat  dengan  cara menjual  sebuah  ayam  petelur  dengan  kualitas  yang baik.

## 2. Metode Penelitian
Dalam  metode  penelitian  ini,  ialah  sebuah  proses klasifikasi ayam petelur. Diawali pada tahap yaitu data training, dimana  data  yang  telah  ada  akan  di training sesuai  dengan  pengujian  yang  dilakukan.  Kemudian dalam  data testing adalah  proses  pengetesan  dalam pengujian  yang  dilakukan.  Pengetesan  ini  bertujuan untuk  mencari  keakuratan . Tahap  selanjutnya  yaitu proses  klasifikasi  berdasarkan  fitur  ekstraksi.  Dalam fitur ekstraksi ini  menggunakan 2 fitur pengujian  yaitu fitur  tekstur  dan  fitur  bentuk.  Tahap  selanjutnya  yaitu proses pengujian dan perbandingan dengan menggunakan machine  learning Decision  Tree dan Artificial  Neural  Network .  Tahap  terakhir  yaitu  proses evaluasi, pada masing-masing pengujian untuk mencari kelebihan dan kekurangan dalam setiap pengujian yang dilakukan.  Dimana  dalam  evaluasi  menggunakan  4 parameter  yaitu akurasi,  presisi,  recall, dan f-measure ditujukan Pada Gambar 1.
2.1. Data Training dan Testing
Pada  data training dan  data testing digunakan  untuk pengambilan  data  citra  masing-masing  jenis  ayam petelur.  Dalam  pengumpulan  data  jenis  ayam, didapatkan  8  macam  jenis  yang  berbeda  di  Indonesia. Jenis  ayam  tersebut  yaitu  Ayam  Petelur  Ancoa,  Ayam Petelur  Buff  Orpington,  Ayam  Petelur  Coklat,  Ayam Petelur  Hamburg,  Ayam  Petelur  Maran,  Ayam  Petelur Plymouth  Rock,  Ayam  Petelur  Putih,  Ayam  Petelur Sussex.  Proses  klasifikasi  jenis  ayam  petelur  ini menggunakan  324  data  uji.  Dalam  perbandingan  juga menggunakan split  ratio di  setiap  pengujiannya. Metode split ratio ini menggunakan pembanding antara 10% data training dan 90% data testing, serta 90% data training dan 10% data testing .
2.2. Fitur Ekstraksi
Pada  fitur  ekstraksi  merupakan  pengambilan  ciri khusus  dari  masing-masing  jenis  ayam.  Fitur  ekstraksi ini  menggunakan  2  fitur  yang  berbeda  dalam  proses
klasifikasi  ayam  petelur.  Fitur  tekstur  yang  mana  fitur ini  mengidentifikasikan  objek  ayam  berdasarkan  dari tekstur  masing-masing  ayam.  Kemudian  pada  fitur bentuk  mengidentifikasikan  pola  dari  jenis  ayam dengan  berbagai  jenis  rotasi  sudut  pandang  pada  10 0 sampai  dengan  90 0 .  Proses  rotasi  ini  berguna  untuk memperjelas klasifikasi jenis ayam untuk mendapatkan hasil yang maksimal.
2.2.1 Fitur Tekstur
Dalam fitur tekstur ini, merupakan proses mengidentifikasi  ciri  tekstur  dari  ayam  petelur.  Pada proses  identifikasi  dilakukan  dengan  teliti  dan terstruktur  dalam  pengambilannya  memerlukan  nilai keabuan  dari  gambar  digunakan Gray  Level  Co- occurrence  Matrix (GLCM).  Terdapat  beberapa tahapan  yang  dilakukan  dalam  pengambilan  fitur tekstur  yaitu  warna  dirubah  menjadi grayscale selanjutnya  nilai  dari  RGB  dirubah  menjadi  abu  –  abu dengan menggunakan rumus 1.
Keabuan = 0.2989*R + 0.5870*G + 0.1140*B (1) ∑ 𝑘 2 [Σ 𝑖 Σ 𝑗 𝑝(𝑖, 𝑗)] 𝑘 (2)
∑ (𝑖−𝜇𝑖)(𝑗−𝜇𝑗)𝑝(𝑖,𝑗) 𝜎𝑖𝜎𝑗 𝑖,𝑗 (3) ∑ 𝑝(𝑖, 𝑗) 2
𝑖,𝑗 (4)
∑ 𝑝(𝑖,𝑗) 1+|𝑖−𝑗| 𝑖,𝑗 (5)
− ∑ 𝑃 𝑖,𝑗 (𝑖, 𝑗) 𝑙𝑜𝑔 𝑃 (𝑖, 𝑗) (6)
Pada  rumus  1  parameter  R  melambangkan  warna merah,  G  warna  hijau,  dan  B  warna  biru.    Kemudian pada  rumus  2  sampai  rumus  6  parameter p merupakan nilai  kemungkinan  yang  bernilai  nol  hingga  satu. Lambang 𝜎 merupakan  komponen  dalam  matriks co- occurence .  Pada  lambang i dan j menandakan  bagian dari intensitas yang berdekatan, dengan masing-masing nomor  baris  dan  nomor  kolom  merupakan  gambaran dalam matriks.
2.2.2 Fitur Bentuk
Proses  pengujian  menggunakan  fitur  bentuk  ini  adalah proses pengambilan ciri dari jenis ayam. Dimana dalam masing-masing  ayam  akan  di  ekstraksi  dari  setiap bentuk pola dan memiliki nilai ciri dari masing-masing keunikan  tersebut.  Hasil  nilai  ekstraksi  pada  fitur bentuk  yaitu metric dan eccentricity .  Variabel  tersebut ditujukan  pada  rumus  7  dimulai  dari e untuk eccentricity , a melambangkan foci  ellips  mayor ,  dan b melambangkan foci  ellips  minor .  Variabel  pada  rumus 8  adalah M untuk metric , A adalah  area,  dan C adalah lingkar piksel yang memiliki ukuran intensitas warna.
𝑒 = √1 − 𝑏2 𝑎2 (7) 𝑀 = 4𝜋×𝐴 𝐶2 (8)
2.3. Decision Tree
Pada Decision  Tree ini  digunakan  untuk  klasifikasi ayam  petelur  telah  diusulkan  pada  penelitian  ini.  Input dari  fitur  ekstraksi  ini  terdiri  dari  2  tingkat  fitur  yaitu, fitur  tekstur  yang  mengolah  berdasarkan  dalam  tekstur yang ada ayam petelur.  Pada fitur bentuk ini mengolah berdasarkan dengan bentuk ayam petelur sesuai dengan jenis yang ada. Dalam proses pengolahan terdapat nilai gain teratas  dari  ciri  atau  karakter  yang  ada.  Pada rumus 9 merupakan perhitungan dari gain .
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) − ∑ ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) 𝑛 . (9)
Dimana  pada  rumus  9    parameter S melambangkan himpunan  kasus.  Untuk  parameter A melambangkan atribut,  dan  n  melambangkan  jumlah  partisi  atribut A . Variabel Si melambangkan  jumlah  kasus  pada  partisi ke-i, dan S melambangkan jumlah kasus dalam S.
2.4. Artificial Neural Network
Artificial  Neural  Network ini  berguna  sebagai  sistem klasifikasi  ayam  petelur  dengan  menggunakan  nilai accuracy ,  serta  dalam  menggunakan  ekstraksi  fitur membutuhkan  nilai  RGB  agar  dapat  dilakukan pemrosesan.  Pada  penelitian  kali  ini  menggunakan  4 hasil  evaluasi  yaitu accuracy,  precision,  recall, dan f- measure . Penggunaan Artificial  Neural  Network bertujuan  untuk  melakukan  latihan  dan  pengujian dalam  jaringan  untuk  memperoleh  hasil  yang  akurat dalam klasifikasi ayam petelur. Untuk Artificial Neural Network sendiri terdiri dari input layer yang bertempat pada  ekstraksi  fitur, hidden  layer untuk  kelas  dan output layer ditujukan pada Tabel 1.
Tabel  1.Tabel  Konfigurasi Klasifikasi Ayam Petelur
No Fitur Input Layer Hidden Layer Output Layer Tingkat Fitur 1 Tekstur 4 5 5 1 2 Bentuk 2 4 5 3 Tekstur +Bentuk 6 6 5 2
Kemudian  dalam  menghitung  kombinasi  linear  juga menggunakan  rumus  10  dalam  proses  klasifikasi. Dimana  pada  rumus  10 𝑥 𝑖 (ℎ−1) merupakan  input  pada neuron  ke  - i pada  layer  ke  - h -1.  Lambang 𝑤 𝑖 𝑗 (ℎ) merupakan weight yang  menghubungkan  neuron  ke  - i pada layer ke - h -1 dengan neuron ke - j pada layer ke - h. Variabel  untuk 𝑏𝑗 (ℎ) melambangkan  output  pada neuron ke- j pada layer ke - h.
𝑛𝑒𝑡 𝑗 (ℎ) = ∑ 𝑤 𝑖 𝑗 (ℎ) 𝑥 𝑖 (ℎ−1) 1 𝑖=1 + 𝑏𝑗 (ℎ) (10)

## 2.4. Evaluasi
Pada  bagian  ini  merupakan  proses  evaluasi  klasifikasi ayam petelur menggunakan 4 jenis evaluasi. Terdapat 4 jenis  evaluasi,  yaitu precision diperlukan  untuk mengidentifikasi  batas  sebenarnya  dari  masing-masing jenis ayam. Serta keakuratan dalam tingkat presisi pada
Tabel 2. Hasil Pengujian Artificial Neural Network dan Decision Tree Menggunakan Fitur Tekstur
Fitur Split ratio Artificial Neural Network Decision Tree Precision Recall F-measure Accuracy Precision Recall F-measure Accuracy Tekstur 10:90 0.250 0.314 0.118 34.60% 0.314 0.214 0.314 22.19% 20:80 0.540 0.412 0.620 27.20% 0.412 0.532 0.412 32.37% 30:70 0.320 0.225 0.615 35.70% 0.225 0.265 0.225 23.54% 40:60 0.110 0.354 0.414 42.50% 0.354 0.408 0.354 45.71% 50:50 0.240 0.286 0.235 52.70% 0.235 0.400 0.286 35.90% 60:40 0.738 0.291 0.308 32.60% 0.308 0.110 0.291 17.00% 70:30 0.254 0.540 0.462 44.20% 0.462 0.240 0.540 43.10% 80:20 0.117 0.613 0.523 31.90% 0.523 0.538 0.613 20.22% 90:10 0.213 0.277 0.617 48.10% 0.117 0.230 0.277 21.82%
Tabel 3. Hasil Pengujian Artificial Neural Network dan Decision Tree Menggunakan Fitur Bentuk
Fitur Split ratio Artificial Neural Network Decision Tree Precision Recall F-measure Accuracy Precision Recall F-measure Accuracy Bentuk 10:90 0.170 0.413 0.134 33.80% 0.620 0.230 0.359 34.30% 20:80 0.230 0.214 0.614 42.80% 0.615 0.540 0.397 54.29% 30:70 0.540 0.532 0.567 52.30% 0.414 0.260 0.432 29.12% 40:60 0.260 0.265 0.426 47.60% 0.391 0.550 0.441 35.65% 50:50 0.550 0.408 0.523 62.10% 0.309 0.540 0.449 21.72% 60:40 0.617 0.400 0.300 53.00% 0.521 0.320 0.426 65.22% 70:30 0.452 0.315 0.209 46.90% 0.477 0.110 0.448 55.00% 80:20 0.365 0.581 0.403 52.60% 0.510 0.240 0.456 43.99% 90:10 0.410 0.373 0.367 60.50% 0.500 0.428 0.472 34.10%
saat  pengujian  sangat  dibutuhkan  untuk  menghasilkan nilai yang maksimal. Kemudian pada recall diperlukan untuk  mengukur  tingkat  dari  keberhasilan  proses  dari klasifikasi.  Selanjutnya  yaitu  evaluasi  jenis f-measure , dimana  dalam  hal  ini  merupakan  hasil  dari  rata-rata antara precision dan recall .  Kemudian accuracy merupakan  proses  yang  dapat  melihat  tingkat keakuratan  dalam  klasifikasi  ayam  petelur.  Dalam  hal ini  nilai  antara precision dan recall di  evaluasi  sesuai dengan  batas  masing-masing,  kemudian  akan  di  uji pada  batas  yang  sebenarnya  yaitu  yang  ada  pada  fitur tekstur  dan  fitur  bentuk  ditujukan  pada  rumus  11 sampai dengan 14.
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃+𝐹𝑃 (11) 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑁 (12)
𝐹 − 𝑚𝑒𝑎𝑠𝑢𝑟𝑒 = 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛  × 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 + 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 (13) 𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁 𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝑇𝑁+𝐹𝑁 (14)
Proses  evaluasi precision,  recall,  f-measure, dan accuracy ini  digunakan  untuk  mengukur  kinerja  hasil sistem.  Pada  rumus  11  sampai  rumus  14  merupakan pengukuran  yang  dilakukan  pada confusiion  matrix . Dimana pada rumus 11 TP adalah prediksi positif yang dijumlahkan  semua  dan  benar  positif. TN atau  benar negatif merupakan  jumlah  yang  diprediksi  salah. FP atau false  negative Ketika  diprediksi  maka  akan menghasilkan dan mengolah nilai positif.
3.   Hasil dan Pembahasan
Pada proses evaluasi menggunakan parameter accuracy, precision, recall dan f-measure sebagai hasil
dari klasifikasi ayam petelur. Pada data uji terdapat 324 data  uji  yang  kemudian  dilakukan  proses split hingga data  dibagi  menjadi  9  kelas.  Pembagian  kelas split mulai  dari  10:90  data training dan  data testing sampai dengan 90:10 data training dan data testing di tiap fitur – fitur yang akan digunakan. Hasil dari pengujian yang telah  dilakukan  pada  klasifikasi  ayam  petelur menggunakan  2  fitur  yaitu  tekstur  dan  bentuk.  Kedua fitur  tersebut  berperan  penting  dalam  masing-masing proses klasifikasi ayam petelur. Kemudian penggabungan  kedua  fitur  tekstur  dan  bentuk.  Diawali dengan fitur tekstur pengujian dilakukan dan ditujukan pada Tabel 2.
Pada  Tabel  2  merupakan  hasil  pengujian Artificial Neural  Network dan decision  tree menggunakan ekstraksi fitur tekstur. Dalam pengujian yang diperoleh terdapat  nilai  terendah  dan  tertinggi  dari  masing- masing split  ratio .  Diawali  pada  fitur precision mendapatkan  nilai  terendah  mencapai  0.110  pada split ratio 40:60.  Kemudian  pada precision juga  memiliki nilai  tertinggi  mencapai  0.738  pada split  ratio 60:40 antara  data training dan  data testing .  Kemudian  pada recall mendapatkan nilai terendah mencapai 0.225 pada split  ratio 30:70.  Kemudian  pada recall juga  memiliki nilai  tertinggi  mencapai  0.613  pada split  ratio 80:20 antara  data training dan  data testing .  Kemudian  pada recall memiliki  nilai  terendah  mencapai  0.110  pada split  ratio 60:40  dan  nilai  tertinggi  mencapai  0.538 pada split  ratio 80:20.  Pada f-measure memiliki  nilai terendah  mencapai  0.291  pada split  ratio 60:40  dan nilai  tertinggi  mencapai  0.613  pada split  ratio 90:10. Nilai accuracy mendapatkan  nilai  terendah  mencapai 17.00% pada split ratio 60:40. Hasil dari accuracy juga memiliki  nilai  tertinggi  mencapai  45.71%  pada split ratio 40:60 antara data training dan data testing .
Tabel 4. Hasil Pengujian Artificial Neural Network dan Decision Tree Menggunakan Fitur Tekstur dan Bentuk
Fitur Split ratio Artificial Neural Network Decision Tree Precision Recall F-measure Accuracy Precision Recall F-measure Accuracy Tekstur + Bentuk 10:90 0.510 0.433 0.345 65.90% 0.271 0.272 0.258 67.88% 20:80 0.500 0.465 0.461 72.20% 0.377 0.359 0.357 71.34% 30:70 0.481 0.391 0.418 80.30% 0.426 0.397 0.393 69.52% 40:60 0.509 0.309 0.422 70.40% 0.448 0.432 0.430 53.45% 50:50 0.680 0.521 0.600 92.50% 0.456 0.441 0.443 95.70% 60:40 0.310 0.477 0.378 63.20% 0.472 0.449 0.450 54.10% 70:30 0.554 0.344 0.428 76.70% 0.534 0.525 0.524 42.33% 80:20 0.321 0.412 0.509 82.20% 0.603 0.574 0.578 67.89% 90:10 0.589 0.511 0.512 86.50% 0.604 0.611 0.598 51.00%
Dalam  hasil  pengujian  yang  didapatkan  hasil  yang diperoleh  dalam  klasifikasi  menggunakan  1  tingkat fitur  saja  yaitu  fitur  tekstur.  Oleh  karena  itu  pengujian dilanjutkan dengan menggunakan fitur bentuk ditujukan pada Tabel 3. Pengujian yang dilakukan pada Tabel  3  merupakan  hasil  pengujian Artificial  Neural Network dan Decision tree menggunakan ekstraksi fitur bentuk.  Diawali  pada precision mendapatkan  nilai terendah  mencapai  0.170  pada split  ratio 10:90. Kemudian  pada precision juga  memiliki  nilai  tertinggi mencapai  0.617  pada split  ratio 60:40  antara  data training dan  data testing .  Kemudian  pada recall mendapatkan  nilai  terendah  mencapai  0.265  pada split ratio 40:60.  Kemudian  pada recall juga  memiliki  nilai tertinggi  mencapai  0.581  pada split  ratio 80:20  antara data training dan  data testing .  Selanjutnya  pada f- measure mendapatkan  nilai  terendah  mencapai  0.134 pada split  ratio 10:90.  Kemudian f-measure juga memiliki nilai tertinggi mencapai 0.614 pada split ratio 20:80  data training dan  data testing .  Nilai accuracy mendapatkan  nilai  terendah  mencapai  33.80% split ratio 10:90.  Kemudian accuracy juga  memiliki  nilai tertinggi mencapai 62.10% pada split ratio 50:50 antara data training dan  data testing .    Dalam  pengujian  yang didapatkan  dalam  klasifikasi  ayam  petelur  masih memperoleh nilai yang minim, karena hanya menggunakan  1  tingkat  fitur  saja  yaitu  fitur  bentuk. Kemudian pengujian dilanjutkan dengan  menggunakan fitur tekstur dan bentuk ditujukan pada Tabel 4.
Berdasarkan hasil perbandingan yang ada pada Tabel 4 merupakan  hasil  pengujian Artificial  Neural  Network dan decision tree precision mendapatkan nilai terendah mencapai 0.310 pada split ratio 60:40. Kemudian pada precision juga  memiliki  nilai  tertinggi  mencapai  0.680 pada split  ratio 50:50  antara  data training dan  data testing .  Kemudian  pada recall mendapatkan  nilai terendah  mencapai  0.309  pada split  ratio 40:60. Kemudian  pada recall juga  memiliki  nilai  tertinggi mencapai  0.521  pada split  ratio 50:50  antara  data training dan  data testing .  Selanjutnya  pada f-measure mendapatkan  nilai  terendah  mencapai  0.345  pada split ratio 10:90.  Kemudian  pada f-measure juga  memiliki nilai  tertinggi  mencapai  0.600  pada split  ratio 50:50 antara  data training dan  data testing .  Nilai accuracy mendapatkan  nilai  terendah  mencapai  63.20%  pada split  ratio 60:40.  Kemudian  pada accuracy juga
memiliki  nilai  tertinggi  mencapai  92.50%  pada split ratio 50:50 antara data training dan data testing .
Kemudian pada metode decision tree nilai terendah dari precision mencapai  0.310  pada split  ratio 60:40. Kemudian  pada precision juga  memiliki  nilai  tertinggi mencapai  0.604  pada split  ratio 90:10  antara  data training dan  data testing .  Kemudian  pada recall mendapatkan  nilai  terendah  mencapai  0.272  pada split ratio 10:90 dan memiliki nilai tertinggi mencapai 0.611 pada split  ratio 90:10  antara  data training dan  data testing .  Selanjutnya  pada f-measure mendapatkan  nilai terendah  mencapai  0.258  pada split  ratio 10:90  dan nilai  tertinggi  mencapai  0.598  pada split  ratio 90:10 antara  data training dan  data testing .  Nilai accuracy mendapatkan  nilai  terendah  mencapai  42.33%  pada split  ratio 70:30.  Kemudian  pada accuracy juga memiliki  nilai  tertinggi  mencapai  95.70%  pada split ratio 50:50  antara  data training dan  data testing .  Dari hasil  perbandingan  antara  metode Artificial  Neural Network diketahui  bahwa  nilai  akurasi  yang  tertinggi berada pada JST-Backpropagation . Hasil yang diperoleh  dalam  klasifikasi  ayam  petelur  sangat  akurat mencapai  92.50%.  Serta  metode Artificial  Neural Network inilah  yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan metode Decision Tree .

## 4.   Kesimpulan
Dari  hasil  yang  didapatkan  bahwa decision  tree memiliki nilai tertinggi mencapai 0.604 pada split ratio 90:10  antara  data training dan  data testing .  Kemudian pada recall mendapatkan nilai tertinggi mencapai 0.611 pada split  ratio 90:10  antara  data training dan  data testing .  Selanjutnya  pada f-measure mendapatkan  nilai tertinggi  mencapai  0.598  pada split  ratio 90:10  antara data training dan  data testing .  Nilai accuracy mendapatkan  nilai  tertinggi  mencapai  90.00%  pada split  ratio 50:50  antara  data training dan  data testing . Artificial  Neural  Network lebih  baik  dalam  proses pengujiannya.  Serta  dalam  pengujian  yang  telah diketahui  membuktikan  hasil  pada split  ratio 50:50 tekstur dan bentuk dengan nilai precision mendapatkan nilai mencapai 0.680, recall mendapatkan nilai 0.521, f- measure mendapatkan  nilai  0.600  dan accuracy juga memiliki  nilai  tertinggi  mencapai  92.50%  pada split ratio 50:50  antara  data training dan  data testing .  Hasil membuktikan dengan klasifikasi menggunakan
Artificial  Neural  Network menghasilkan precision, recall,  f-measure dan accuracy tertinggi  dibandingkan decision  tree .  Selanjutnya  akan  di  kembangkan  sistem klasifikasi ayam petelur dengan menggunakan beberapa metode  klasifikasi.  Dalam  beberapa  metode,  nantinya akan  menjadi  sebuah  pembanding  metode  manakah yang  nantinya  dapat  mengklasifikasi  ayam  petelur dengan akurat.

## Ucapan Terimakasih
Terimakasih kepada Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas
Widyagama  Malang  atas  Skema  Hibah  Penelitian Rintisan Dosen (PERINTIS) 2022.

## Daftar Pustaka
[1]  A.  Y.  Rahman  and  I.  Istiadi,  “LoveBird  Type Classification  Using  Fuzzy  Logic  and  Artificial Neural Networks With Three Levels Of Features,” 2020.
[2]  R.  K.  Rahmatulnissa,  S.  Astutik,  and  Suriyadi, “Klasifikasi  Kecamatan  Berdasarkan  Jenis Unggas  di  Kabupaten  Malang  Dengan  Metode Ward Clustering,” J. Din. Ekon. Syariah , pp. 110– 116, 2020, doi: 10.53429/jdes.v7i1.28.
[3]  A.  Y.  Rahman,  “Meningkatkan  Produktivitas Pelaku Usaha Mikro Kecil Menengah ( UMKM ) melalui Pelatihan Perencanaan Bisnis,” vol. 4, no. 01, pp. 44–53, 2020.
[4]  Mas’ud  and  J.  Iswanto,  “Tata  Kelola  Usaha Peternakan  Ayam  Petelur  Menurut  Ekonomi Syari’ah,” J. Din. Ekon. Syariah , vol. 7, no. 1, pp. 119–138, 2020, doi: 10.53429/jdes.v7i1.28.
[5]  B.  Yanuki,  A.  Y.  Rahman,  and  Istiadi,  “Image Classification of  Canaries Using  Artificial Neural Network,” pp. 12–17,
2021,
doi: 10.1109/icicos53627.2021.9651905.
[6]  H. Maharani and E. Suhartono, “Analisis Estimasi Berat  Telur  Ayam  Ras  Berdasarkan  Masa Penyimpanan Menggunakan Metode Histogram of Oriented  Gradient  Dengan  Klasifikasi  Self- Organizing  Maps  Estimation  Analysis  of  Broiler Egg  Weight  Based  on  Storage  Period  Using Histogram of Oriented Gr,” vol. 6, no. 2, pp. 27– 32, 2019.
[7]  A. L. Hananto, S. Sulaiman, S. Widiyanto, and A.
Y.  Rahman,  “Evaluation  Comparison  Of  Wave Amount  Measurement  Results  In  Brass-Plated Tire  Steel  Cord  Using  RMSE  And  Cosine Similarity,” Indones. J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 22, no. 1, p. 207, 2021, doi: 10.11591/ijeecs.v22.i1.pp207-214.
[8]  F.  I.  Dirgahayu,  D.  Septinovab,  and  N.  Khaira, “Perbandingan  Kualitas  Eksternal  Telur  Ayam Ras,” J. Ilm. Peternak. Terpadu , vol. 4, no. 1, pp. 1–5, 2019.
[9]  Ilhamsyah,  Aviv  Yuniar  Rahman,  and  Istiadi, “Klasifikasi  Kualitas  Biji  Kopi  Menggunakan MultilayerPerceptron Berbasis Fitur Warna LCH,” Resti ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  19–25,  2021,  doi: DOI: https://doi.org/10.29207/resti.v5i6.3438.
[10]  E.  Tangkonda,  C.  R.  Tabbu,  and  A.  E.  T.  H. Wahyuni,  “Isolasi,  Identifikasi,  dan  Serotyping Avibacterium  paragallinarum  dari  Ayam  Petelur Komersial  yang  Menunjukkan  Gejala  Snot,” J. Sain  Vet. ,  vol.  37,  no.  1,  p.  27,  2019,  doi: 10.22146/jsv.48489.
[11]  A.  Y.  Rahman,  “Klasifikasi  Citra  Burung Lovebird  Menggunakan  Decision  Tree  dengan Empat Jenis Evaluasi,” p. 6, 2021.
[12]  A.  Y.  Rahman,  “Classification  of  Starling  Image Using  Artificial  Neural  Networks,”  in SIET  ’21: Proceedings  of  the  6th  International  Conference on  Sustainable  Information  Engineering  and Technology , 2021, pp. 309–314. doi: 10.1145/3479645.3479690.
[13]  B.  Yanuki,  A.  Y.  Rahman,  and  Istiadi,  “Image Classification of  Canaries Using  Artificial Neural Network,”  in 2021  5th  International  Conference on  Informatics  and  Computational  Sciences (ICICoS) , 2021,
pp. 12–17.
doi:
10.1109/icicos53627.2021.9651905.
[14]  D.  Fitra et  al. ,  “Kinerja  Produksi  dan  Kualitas Telur  Ayam  Petelur  yang  Diberi  Minum  Air Gambut  dan  Air  Non  Gambut,” J.  Agripet ,  vol. 20, no. 2, pp. 203–209, 2020, doi: 10.17969/agripet.v20i2.15802.
[15]  S. Kusmaryanto,  “Jaringan  Saraf  Tiruan Backpropagation untuk Pengenalan Wajah
Metode Ekstraksi Fitur Berbasis Histogram,” vol.
8, no. 2, pp. 193–198, 2018.